OpenAI의 대한민국 경제 청사진 읽어보기
한국이 AI의 혜택을 극대화하고 경제 성장을 주도할 수 있는 정책 제안
☕안녕하세요, Dr. Jin입니다.
오늘은 좀 특별한 이야기를 해볼까 합니다. OpenAI가 한국을 위한 'AI 경제 청사진'이라는 보고서를 발표했거든요. 미국의 AI 선두주자가 한국을 콕 집어 보고서를 낸 건데요, "우리가 AI는 그래도 제법 미국, 중국 등을 제외하고 잘 한다" 하고 생각하지만, 여러 각도에서 입체적으로 볼 부분들이 있어 보였습니다.
본 아티클 전문은 영어로 27페이지 짜리 파일입니다만, 아래와 같이 한글로 옮겨봤습니다. 한번 먼저 읽고, 제 생각도 뒤에 덧붙여볼께요.
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오픈 AI의 대한민국 경제 정책 청사진
서문 (Foreword)
OpenAI의 사명은 인공지능이 모두에게 이익이 되도록 보장하는 것입니다.
저희는 과학적 발견 가속화, 의료, 교육 및 공공 서비스 개선, 그리고 산업과 공동체 전반의 생산성 증진 등 사람들이나 정부가 해결하기 어려운 문제들을 돕는 AI를 구축하고 있습니다.
AI가 가장 어려운 문제들을 돕는 데 사용될 때, 가장 많은 사람들의 삶을 개선할 잠재력을 지니고 있다고 믿습니다.
대한민국은 그러한 잠재력을 보여주는 좋은 예입니다. 세계적인 수준의 기술 생태계, 강력한 산업 및 디지털 인프라, 그리고 국제적으로 존경받는 인재를 갖춘 한국은 차세대 위대한 AI 강국 중 하나가 될 모든 기반을 갖추고 있습니다.
AI 주도 성장에 대한 한국 정부의 강력한 의지와 활발한 민간 부문이 결합되어, 한국은 혁신뿐만 아니라 AI의 혜택이 포괄적이고 지속 가능하도록 보장하는 데 있어서도 선두에 설 수 있습니다.
한국을 위한 이 경제 청사진은 그러한 야망을 반영합니다. 이는 한국이 뛰어난 기술 역량을 글로벌 협력과 결합하여 AI 기반 발전의 새로운 시대를 주도할 수 있는 방법을 제시합니다.
최근 삼성, SK, 그리고 과학기술정보통신부(MSIT)와의 스타게이트(Stargate) 이니셔티브 하의 파트너십과 서울대학교와의 협력을 바탕으로, 저희는 한국이 아시아-태평양 지역의 최첨단 AI 인프라, 연구, 그리고 인재 개발을 발전시키는 데 있어 중요한 기반이라고 보고 있습니다.
자체적인 주권 AI 생태계를 발전시키면서도 활발한 최첨단 파트너십의 균형을 맞추는 한국의 접근 방식은 실용적이며 동시에 선견지명이 있습니다.
이는 AI가 전기나 인터넷처럼 사람들의 삶과 일하는 방식을 재정의할 혁신적인 범용 기술임을 인식하는 것입니다.
AI를 책임감 있게 확장하기 위한 인프라, 데이터 프레임워크, 그리고 정책 환경을 개발하는 것은 차세대 생산성과 혁신을 실현하는 데 매우 중요할 것입니다.
저희는 한국의 AI 스토리가 또한 글로벌 협력의 스토리가 될 것이라 믿습니다.
한국이 AI의 기반인 칩, 컴퓨팅, 인재에 투자함에 따라 , 개방성, 창의성, 탁월함이라는 한국의 가치를 동시에 수출하게 될 것입니다.
OpenAI는 이 여정의 파트너가 된 것을 영광으로 생각합니다.
함께, 저희는 AI가 한국뿐만 아니라 전 세계에서 공동 번영의 동력이 되고 선한 영향력을 미치는 신뢰받는 힘이 되도록 도울 수 있습니다.
크리스 레헤인 (Chris Lehane),
최고 글로벌 담당 책임자 (Chief Global Affairs Officer)
서론 (Introduction)
AI는 한국의 다음 성장 동력이 될 것입니다 (AI will be the next growth engine of South Korea)
대한민국은 차세대 AI 강국으로 (South Korea to become the next AI powerhouse) 인공지능(AI)의 상당한 성장 잠재력을 충분히 인지하고 있습니다. 한국은행(BoK)은 AI가 국가의 총요소생산성(total factor productivity)을 3.2%까지 높일 수 있으며, 이는 결과적으로 GDP 성장을 최대 12.6%까지 끌어올릴 수 있다고 전망합니다. 2024년 연간 GDP 성장이 약 2%로 나타난 한국 경제의 구조적 둔화를 고려할 때, AI가 주도하는 이러한 경제 궤적의 상향 이동 전망은 상당합니다.
이재명 정부는 AI를 한국의 다음 성장 동력으로 활용하기 위해 준비하고 있습니다. 국가 경쟁력을 강화하는 동시에 국민의 신뢰를 확보하기 위한 법적 프레임워크를 구축하는 2024년 12월 AI 기본법 제정을 바탕으로, 정부는 AI 혁신을 5개년 정책 청사진의 핵심 이니셔티브 중 하나로 지정했습니다.
정부는 임기 동안 민관 협력을 통해 AI 투자에 150조 원(1,150억 달러 이상)을 투입하겠다고 공언했습니다. 한국 AI 야심의 특징적인 발표는 10월 1일 삼성, SK, 그리고 OpenAI 리더들이 서울 대통령실에서 이 대통령을 만났을 때 나왔습니다. 삼성과 SK는 한국을 포함하여 글로벌 AI 인프라 확대를 목표로 하는 OpenAI의 스타게이트(Stargate) 이니셔티브에 합류했습니다. 삼성과 SK를 글로벌 AI 인프라의 핵심 기여자로 자리매김하는 이 전략적 파트너십은 한국이 글로벌 3대 AI 강국이 되겠다는 약속을 뒷받침합니다.
AI 환경에서 한국의 입지는 이미 강력합니다. 스탠포드의 글로벌 AI 활력 도구(Global AI Vibrancy Tool)에 따르면, 한국은 2024년에 42개 AI 관련 지표에서 36개국 중 7위를 차지했으며, 이는 2017년 14위에서 눈에 띄게 개선된 것입니다. 마찬가지로, IMF의 AI 준비 지수(AIPI)는 2023년 한국을 전 세계 15위로 평가했습니다. 한국의 강력한 AI 기반이 효과적인 정부 정책 및 전략적 파트너십과 결합된다면, 한국은 AI 분야의 선두 주자 중 하나로 부상할 태세를 갖추게 됩니다.
목표 (Objectives)
디지털 주권(digital sovereignty)을 주장하는 전략에 대한 선호가 부상하고 있습니다. AI 세계에서 디지털 주권은 한 국가가 자체 데이터, 기술 및 인프라를 통제할 수 있는 능력을 느슨하게 정의할 수 있습니다. 대한민국의 "주권 AI 생태계" 비전은 국내 데이터로 훈련되고, 지역 인프라로 지원되며, 국가의 고유한 제도와 가치에 기반을 둔 글로벌 경쟁력 있는 모델을 구축하는 것입니다.
도전 과제는 이러한 모델들이 급변하는 AI 기술의 최첨단 속도를 따라잡도록 보장하는 데 있습니다. 2013년과 2023년 사이에 AI 출판물의 총수는 약 102,000개에서 242,000개 이상으로 거의 세 배 증가했습니다. 한국이 AI 개발을 강화하고 더 넓은 생태계를 위한 거버넌스를 구축하기 위해 최근 AI 파운데이션 모델 프로젝트를 시작했지만, 이는 빙산의 일각일 뿐입니다. 국가들이 기업이 AI를 완전히 활용하는 데 필요한 운영 준비 태세와 인프라를 어떻게 효과적이고 효율적으로 구축할 수 있는지에 대한 더 많은 논의가 필요합니다. 충분한 배포 경험 없이는 개발에서 실제 운영 및 AI 도입으로의 전환은 매우 어렵습니다.
이 보고서는 기술적 독립이 필요한 주권 영역과 최첨단 AI 제공업체와의 파트너십 영역을 구분하는 AI 개발 전략을 제시합니다. 이는 신속한 AI 발전에 보조를 맞추는 주요 수단으로 제시된 파트너십과 광범위한 협력의 글로벌 사례 연구를 활용합니다. 전략적 우려로 인해 국가 안보와 관련된 영역에서는 기술 주권을 주장하는 한편, 한국 정부는 첨단 기술을 필요로 하는 기업들이 최첨단 AI의 애플리케이션으로부터 완전히 이익을 얻을 수 있는 환경을 조성해야 합니다. 궁극적인 목표는 AI 혁신의 최전선에 있는 한국 주력 산업의 글로벌 경쟁력을 확보하는 것뿐만 아니라, 그로 인해 발생하는 긍정적인 파급 효과를 국가의 전반적인 AI 역량 강화에 활용하는 것입니다.
AI 개발의 글로벌 동향 (Global Trends in AI Developments)
글로벌 AI 개발 전략을 자세히 살펴보면 전반적인 AI 역량을 발전시키는 데 중요한 핵심 고려 사항과 우려 사항을 알 수 있습니다. 이는 정책 및 투자 우선순위를 효과적으로 형성하는 지침을 제공합니다.
그 어느 때보다 빠르게 확장 및 적응 (Scaling and adapting faster than ever)
AI 확장에 대한 투자는 전례 없는 수준이며, AI 발전을 기하급수적인 속도로 가속화하고 있습니다. 미국 정부만 해도 2019년부터 2023년까지 AI 기술에 약 3,280억 달러를 지출했습니다. 유럽연합의 디지털 유럽 프로그램은 2027년까지 AI에 21억 유로(24억 달러 이상)를 할당할 예정입니다. 민간 부문의 투자는 훨씬 더 큽니다. 아마존, 알파벳, 마이크로소프트, 메타와 같은 거대 기술 기업들은 2025 회계연도에만 AI에 최대 3,640억 달러를 지출할 것을 약속했습니다.
전 세계 AI 투자의 막대한 규모는 AI 경쟁의 티핑 포인트를 끌어올리고 있습니다. PwC는 AI 경쟁의 승자가 향후 몇 년 내에 나타나 수십 년 동안 지속될 수 있다고 전망합니다. 기업들은 이미 이 번개처럼 빠른 AI 개발 속도를 체감하고 있습니다. KPMG의 AI 분기별 설문조사(2025)에 따르면, 기업 리더의 67%가 AI가 2년 내에 비즈니스의 본질을 근본적으로 바꿀 것으로 예상합니다. 같은 조사에서 응답자의 88%는 거시 경제 상황을 AI 전략을 형성하는 가장 중요한 요인으로 꼽았습니다.
이 속도를 따라잡기 위해, AI 도입 가속화가 새로운 비즈니스 우선순위가 되었습니다. 미국 인구조사국의 최신 보고서에 따르면, 2025년 2분기 AI 도입률은 9.2%로, 미국 전자상거래 보급이 10% 임계점을 넘는 데 걸린 24년보다 훨씬 빨리 10%를 돌파할 것으로 예상됩니다. OECD의 '기업의 ICT 접근 및 활용'에 따르면, 유럽연합 27개 회원국에서 AI를 사용하는 10인 이상 기업의 비중은 2024년에 이전 연도보다 60% 더 높은 연간 성장률로 증가했습니다.
한국 기업들은 OpenAI의 스타게이트 이니셔티브에 참여하여 글로벌 AI 인프라 개발에서 자신들의 역할을 강화하고 있습니다. 이 파트너십을 통해 삼성전자와 SK는 차세대 AI 역량의 핵심 기여자로 자리매김했습니다. 이 협력에는 OpenAI의 첨단 AI 모델의 컴퓨팅 수요를 지원하기 위해 첨단 메모리 칩 생산을 월 900,000 DRAM 웨이퍼 시작으로 확대할 계획이 포함되어 있습니다. 이와 병행하여, 지속적인 파트너십은 한국의 데이터 센터 용량을 향상시키는 것을 목표로 하며, 글로벌 AI 생태계에서 한국의 전략적 위치를 강화하고 있습니다. 한국에서는 AI를 비즈니스 워크플로우에 통합하려는 글로벌 파트너십 노력이 현재 주로 민간 부문에 의해 주도되고 있습니다.
최첨단 AI 도입 추진 (Pursuing frontier AI adoption)
속도를 따라가는 것이 하나의 과제라면, 새로운 기술과 그 역량에 대한 높아지는 기대치를 충족시키는 것은 또 다른 과제입니다. 기업에게는 최첨단 AI 모델의 잠재력을 접근하고 활용하는 능력이 AI를 통한 성장을 주도하는 데 중요할 것입니다. AI 경쟁에서 경쟁 우위를 확보하는 가장 효과적인 전략은 혁신의 최전선에 있는 글로벌 플레이어와 파트너십을 맺는 데 있습니다.
전 세계 정부는 국내 기업이 최첨단 AI를 통합하는 경쟁에서 뒤처지지 않도록 품질 높은 협력을 위한 토대를 마련하기 위해 선제적으로 움직이고 있습니다. 영국 과학기술위원회는 최첨단 AI 기술을 활용하기 위한 협력을 AI에서 전략적 이점을 얻는 가장 실현 가능한 경로로 설명했습니다. 위원회는 최근 영국 정부에 국제 무역 협상을 할 때 "영국 스타트업에 필요한 최첨단 기술에 대한 영국 접근을 모색"하도록 권고했습니다. 이는 영국 정부가 주권 AI 배포를 통한 경제적 이득을 실현하기 위한 로드맵을 제시하는 AI 기회 실행 계획(AI Opportunities Action Plan)을 지원하기 위해 2025년 7월 OpenAI와 체결한 MOU로 이어졌습니다.
싱가포르 관광청(STB)은 관광 2040 로드맵의 일환으로 OpenAI와 MOU를 체결하여 "첨단 AI가 주도하는 미래를 위해 싱가포르 관광 부문을 발전"시키기로 했습니다. 이 공동 노력은 운영 효율성을 높이고, 경험을 개인화하며, 로봇 사용 사례를 개발하고, 기타 미래 지향적인 성장 이니셔티브를 추진하기 위해 싱가포르 관광 부문에 첨단 AI를 배포하는 데 중점을 둡니다. 이로써 STB는 자국 핵심 부문의 민간 기업을 디지털 혁신의 최전선에 놓을 정책 이니셔티브를 설정하고 추진했습니다.
대한민국은 최근 선도적인 최첨단 AI 제공업체와 주요 파트너십을 발표했습니다. 대통령실에서 OpenAI CEO 샘 알트만은 삼성전자 및 SK와의 협력을 공개하며, 국가의 AI 역량을 발전시키는 중요한 발걸음을 내디뎠습니다. 이 파트너십을 통해 삼성과 SK는 OpenAI의 최첨단 모델에 동력을 공급하는 핵심 파트너 역할을 할 것입니다. 이 이니셔티브는 글로벌 기업과 사용자가 적극적으로 채택할 AI 기술 개발의 중요성을 강조한 배경훈 과학기술정보통신부 장관의 이전 발언과 밀접하게 일치합니다.
AI 인프라 강화를 위한 파트너십 (Partnering to bolster AI infrastructure)
최첨단 AI를 확장하고 도입하는 작업은 진공 상태에서 이루어지지 않습니다. 인프라는 성공적인 AI 배포의 중추를 형성합니다. 막대한 컴퓨팅 파워, 고속 네트워킹, 견고한 데이터 시스템 없이는 아무리 발전된 AI 알고리즘이라도 효과적으로 훈련하고 배포할 수 없습니다.
시급성을 고려할 때, 여러 이해관계자의 자원을 모으는 파트너십이 표준이 되었습니다. 재정적 이유를 넘어, 민관 파트너십은 공공 부문의 정책 지원 및 규제 전문 지식과 민간 기업의 기술 혁신 및 운영 경험을 결합합니다. 영국과 싱가포르 같은 국가들은 인프라 개발을 위한 조정된 투자와 협력을 통해 AI 개발을 추진하는 이러한 접근 방식을 보여줍니다.
영국 정부의 AI 기회 실행 계획은 향상된 전력 접근과 간소화된 계획 프로세스를 갖춘 AI 데이터 센터를 유치하기 위해 최적화된 지정 구역인 'AI 성장 구역(AI Growth Zones)'의 개념을 도입합니다. 옥스퍼드셔 컬햄(Culham)의 첫 번째 시범 구역은 영국 원자력청(UK Atomic Energy Authority)이 주도하는 민관 파트너십을 통해 설립되었습니다. 이 파트너십은 100MW 용량으로 시작하여 500MW까지 확장되는, 영국에서 가장 큰 AI 데이터 센터 중 하나를 개발하는 것을 목표로 합니다.
싱가포르는 Enterprise Singapore와 Microsoft 간의 협력을 통해 포괄적인 민관 AI 파트너십 생태계를 조성했습니다. SME 성장을 지원하는 사명을 가진 Enterprise Singapore는 1,000개 이상의 SME가 Microsoft의 AI 도구에 접근할 수 있도록 보조금을 지급합니다. Enterprise Singapore는 Microsoft Copilot, AI 역량 구축 워크숍, 협력 기회와 같은 리소스에 대한 접근을 확대하여 현지 SME가 AI 역량을 구축하도록 돕는 것을 목표로 합니다.
법적 프레임워크 현대화 (Modernizing the legal framework)
일반적으로 규제가 진화하는 기술을 뒤따르는 것은 이해할 만하지만, 규제 프레임워크를 현대화하는 것은 AI 혁신을 육성하는 데 중요합니다. 신기술의 잠재력은 기술 발전과 민간 투자를 저해하는 불필요한 장벽이 제거될 때만 완전히 실현될 수 있습니다.
2025년 7월에 발표된 트럼프 대통령의 AI 실행 계획의 첫 번째 기둥(Pillar)은 AI 개발을 이끌어가는 주요 도구로 광범위한 규제 완화 노력과 오픈 소스 지원을 꼽았습니다. 이 계획에 따라 AI 관련 프로젝트에 대한 연방 자금 지원은 번거로운 AI 규정에서 면제될 것입니다. 2025년 2월 파리 AI 정상회의에서 J.D. 밴스 미국 부통령은 "AI 부문에 대한 과도한 규제가 혁신적인 산업이 막 이륙하려는 시점에 이를 죽일 수 있다"고 강조했습니다. 이 비전에 따라, 스타트업, 학술 연구 및 정부 사용을 위한 AI의 가치를 높이기 위해 미국에서는 오픈 소스 및 오픈 가중치(open-weight) AI 모델의 개발 및 사용이 적극적으로 장려되고 있습니다.
마찬가지로 싱가포르는 포괄적인 개방형 데이터 이니셔티브를 통해 AI 개발을 위한 개방적이고 혁신 친화적인 환경을 조성하기 위해 노력하고 있습니다. 싱가포르는 2011년에 65개 이상의 기관에서 4,000개 이상의 데이터 세트에 대한 접근을 제공하는 데이터 포털을 출시했습니다. 이는 의료, 교통, 도시 계획 및 금융 서비스와 같은 분야를 포괄합니다. 2019년 싱가포르는 책임감 있고 투명한 AI 도입에 도움이 되는 환경을 조성하려는 노력의 정점으로 모델 AI 거버넌스 프레임워크를 도입한 최초의 국가가 되었습니다.
한국의 AI 개발 및 규제 국가 프레임워크는 AI 기본법으로 알려진 최초의 주요 AI 법률에 중점을 두고 있습니다. 이 법률은 2025년 1월에 법으로 서명되었으며 1년 후에 발효될 예정입니다. 다가오는 정책 지침 및 시행 계획의 명확성과 관련성은 잠재적 위험을 완화하면서 AI 산업을 육성하는 데 얼마나 효과적일지를 결정할 것입니다. '도전 과제 및 정책 권고 사항' 섹션에서는 이 보고서가 기존 정책 격차를 파악하고 정책 프레임워크가 어떻게 발전해야 하는지에 대한 목표 지향적인 지침을 제공합니다.
한국을 위한 최첨단 AI 애플리케이션 (Frontier AI Application for South Korea)
최첨단 AI 기술은 상상을 초월하는 가능성을 제공합니다. 기존의 비즈니스 사용 사례를 검토하는 것은 한국의 주요 산업이 어떻게 혜택을 얻을 수 있는지에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 국가 정책 의제를 바탕으로, 제조업의 주요 수출 산업, 사회 복지, 그리고 교육이라는 세 가지 영역이 한국 경제의 중요한 우선순위로 두드러집니다.
1조 달러 수출 목표를 위한 AI (AI for $1 trillion export goals)
기회(Opportunities)
한국은 수출 주도형 경제이며, 2024년 수출이 GDP의 거의 절반을 차지했습니다. 이 의존도는 G7 주요 경제국 중 가장 높습니다. 한국의 수출 부문 중 제조업은 경제의 주요 동력입니다. 2023년 제조업은 GDP의 27.6%를 차지하여 아일랜드에 이어 세계 2위를 기록했으며 , 반도체, 자동차, 선박에 강력하게 집중되어 있습니다. 경쟁력을 더욱 강화하기 위해, 현 정부는 1조 달러 수출 목표를 발표하고 이 목표 달성을 위한 전담 태스크 포스(TF)를 출범시켰습니다
전 세계적으로 한국의 주요 수출 산업에서 AI 도입은 매우 활발합니다. 제조 분야에서 AI 기반 스마트 팩토리의 글로벌 시장은 현재 1,549억 달러에서 2030년까지 7,264억 달러로 연평균 10%의 성장이 예상됩니다. 유사하게 강력한 AI 주도 성장률이 반도체 시장에서 나타나고 있으며, 메모리 부문은 24% 이상 급증할 것으로 예상됩니다. 이 성장은 GPU와 같은 AI 가속기에 필요한 HBM3 및 HBM3e와 같은 고대역폭 메모리 칩 수요 증가에 주로 기인합니다. 해상 AI의 핵심 응용 분야인 자율 운항 선박 시장은 2025년부터 2032년까지 연평균 9.1%의 복합 성장률로 성장할 것으로 예상되며, 이는 한국 핵심 산업에서 AI의 중요성이 커지고 있음을 강조합니다.
글로벌 AI 애플리케이션 (Global AI applications)
반도체 산업에서 AI는 첨단 칩 생산의 속도와 효율성을 혁신하고 있습니다. 세계 최대 파운드리인 대만 기반 TSMC는 AI와 가속 컴퓨팅을 사용하여 실리콘 칩의 미세 패턴을 설계하고 최적화하는 컴퓨팅 리소그래피에 적용하고 있습니다. 전통적으로 이 공정은 매년 수백억 CPU 시간을 소비했으며, 단일 칩 마스크 세트 완성에 3천만 CPU 시간 이상이 필요했습니다. 축했으며, 비용은 75%, 에너지 사용은 90% 절감했습니다.
자동차 부문에서도 AI의 혁신적인 힘은 효율성 향상, 비용 절감, 그리고 규정 준수 강화로 나타납니다. 전기차(EV) 배터리 최적화를 전문으로 하는 미국 스타트업 Electra는 AI를 적용하여 배터리 활용도를 개선하고 수명을 연장하여, EV 제조업체에 마일당 최대 15% 더 많은 수익과 연간 투자 수익률 5-10% 증가를 제공합니다. 일본의 선도적인 자동차 제조업체인 도요타(Toyota)와 혼다(Honda)는 대규모 언어 모델(LLMs)을 사용하여 재고 수준과 배송 일정을 최적화하여 공급망 비용을 15-20% 절감했습니다. 독일의 프리미엄 자동차 제조업체인 메르세데스-벤츠(Mercedes-Benz)는 LLMs를 사용하여 차량 안전 및 배기가스와 관련된 규제 변화를 분석하여 규정 준수 비용을 10-15% 절감하는 동시에 변화하는 규칙에 더 빠르게 적응할 수 있도록 합니다.
해상에서는 AI가 자율 운항 선박 개발을 통해 더 안전하고 효율적인 해상 운송을 가능하게 합니다. 일본 최대 해운 회사 중 하나인 니폰 유센(Nippon Yusen)은 자율 운항 화물선 테스트를 시작했습니다. 이 AI 기반 선단은 연료 비용과 배출량을 약 20% 절감하는 동시에 글로벌 해운 경로를 따라 안전성과 신뢰성을 개선할 것으로 예상됩니다.
한국의 진행 중인 이니셔티브 (Ongoing initiatives in South Korea)
세계 최대 메모리 칩 제조업체 중 하나인 SK 하이닉스의 모회사인 SK 그룹은 AI로의 전환을 가속화하고 있습니다. 2025년 6월, SK 그룹은 AI 및 첨단 반도체에 대한 대규모 투자 계획을 발표했습니다. 기업 전반의 혁신 전략의 일환으로, SK 그룹은 울산시 및 **Amazon Web Services (AWS)**와 파트너십을 맺고 대규모 AI 전용 데이터 센터를 구축했습니다. 2025년 10월, SK 그룹은 OpenAI와 전략적 파트너십을 발표했습니다. 이 협력에는 OpenAI의 최첨단 AI 모델에 동력을 공급하기 위해 첨단 메모리 칩 생산을 늘릴 계획인 SK 하이닉스를 포함한 여러 자회사가 참여합니다. 또한, SK 텔레콤은 파트너십의 일환으로 한국에 AI 데이터 센터 개발을 모색할 것입니다.
기본 사회 복지를 위한 AI (AI for basic social welfare)
기회 (Opportunities)
한국의 의료 시스템은 고령화 인구와 비정상적으로 높은 병원 방문 빈도로 인해 증가하는 부담에 직면해 있습니다. 2024년까지 65세 이상 인구는 전체 인구의 24.4%를 차지할 것으로 예상됩니다. 이 어려움을 가중시키는 것은 한국인이 OECD 평균보다 3배 더 높은 비율로 병원을 방문한다는 사실이며, 이는 외래 진료에 대한 높은 의존도와 의료 시스템 강화의 긴급한 필요성을 강조합니다.
이에 대응하여, 한국의 기본 사회 복지 비전의 핵심은 공공 및 지역 의료 서비스의 확대를 통해 모든 사람이 쉽게 접근할 수 있도록 보장하는 것입니다. AI 기술은 이러한 사회 복지 비전에 맞춰 한국의 의료 시스템을 확장하는 핵심 동력으로 인식됩니다. 한국의 국내 AI 헬스케어 시장은 2023년 3억 7,700만 달러에서 2030년까지 66억 7,000만 달러로 연평균 50.8%의 성장률이 예상됩니다. 이러한 성장은 첨단 통신 네트워크, 단일 보험 시스템, 높은 전자 의료 기록 도입률을 포함한 한국의 강력한 디지털 인프라에 의해 뒷받침됩니다.
대중의 신뢰 또한 이러한 추세를 지지합니다. 한국인의 70.6%가 AI 기반 헬스케어 서비스에 만족을 표했으며, 81.9%는 디지털 헬스케어가 개인 건강을 개선할 것이라고 믿었습니다. AI의 광범위한 배포는 헬스케어 분야의 강력한 AI 적용을 더욱 강화합니다.
AI 헬스케어 시장의 성장은 AI의 중요성 증대를 보여줍니다 (The growth of AI healthcare market shows AI's rising importance) 글로벌 AI 애플리케이션 (Global AI applications)
연구는 임상 의사 결정에 대한 선도적인 최첨단 AI 모델의 가치를 입증했습니다. Journal of Medical Internet Research (2023)에 발표된 한 연구는 ChatGPT를 사용하여 36개의 임상 시나리오를 테스트했으며, 감별 진단, 진단 테스트, 최종 진단 및 치료 관리의 네 단계에 걸쳐 성능을 평가했습니다. ChatGPT는 약 72%의 전반적인 정확도를 달성했으며, 추가 임상 상황이 제공되었을 때 최종 진단에 대해서는 76.9%로 향상되었습니다.
케냐의 의료 서비스 제공업체인 Penda Health의 실제 증거는 AI 지원 도구가 진단 및 치료 오류를 어떻게 크게 줄일 수 있는지 보여줍니다. 이 회사의 AI 상담 도구는 AI가 일상적인 임상 진료에 실질적으로 통합된 것을 보여줍니다. 이 도구를 사용하는 임상의는 진단 오류를 16%, 치료 오류를 13% 더 적게 저질렀는데, 이는 연간 22,000건의 진단 실수와 29,000건의 치료 실수를 예방하는 것과 같습니다. 설문조사에서 참여한 모든 임상의는 이 도구가 진료 품질을 개선했다고 보고했으며, 75%는 그 영향이 상당했다고 설명했습니다.
한국의 진행 중인 이니셔티브 (Ongoing initiatives in South Korea)
2025년 3월, 과학기술정보통신부는 사후 치료 서비스에 AI 솔루션을 활용하기 위한 새로운 정부 이니셔티브를 발표했습니다. 닥터 앤서 3.0(Dr. Answer 3.0)이라고 불리는 이 프로그램은 정보통신산업진흥원(NIPA)과 협력하여 개발 중이며, 암, 골절, 피부 질환 및 비만과 같이 장기적인 재활 또는 일상적인 자가 관리가 필요한 질환을 대상으로 합니다. 22억 원(150만 달러) 규모의 이 프로젝트는 2025년 시행을 위한 컨소시엄 설립을 앞두고 있습니다.
다음 달, 아산병원은 AI 기반 의료 음성 인식 시스템을 의료 정보 시스템에 통합했습니다. 이 도구는 직원과 환자 간의 대화를 요약하고, 데이터를 자동으로 포맷하여, 쉽게 검색할 수 있도록 전자 의료 기록 및 기타 데이터베이스에 저장합니다. 이 시스템은 현재 다양한 임상 환경에서 운영되고 있습니다.
모두의 발전을 위한 AI (AI for progress of all)
기회 (Opportunities)
교육은 오랫동안 한국 사회의 중심에 있었습니다. 이러한 헌신은 GDP의 5.6%에 달하는 높은 교육 지출 과 학생당 공교육비 지출이 OECD 평균을 꾸준히 능가해 왔다는 사실에 반영됩니다.
공교육에 대한 강한 집중은 AI의 더 큰 도입을 요구합니다. GDP 대비 공교육비 지출 비율(%) 추이, 2018-2022 그러나 도시와 농촌 지역 간의 양질의 교육에 대한 불평등한 접근은 여전히 시급한 과제로 남아 있습니다. 2024년 서울의 사교육을 받은 고등학생은 농촌 지역 학생보다 거의 두 배나 많은 돈을 지출했습니다. 이러한 격차를 해소하기 위해, 주요 국가 의제 중 하나는 균형 있는 국가 발전이라는 더 넓은 사명의 일환으로 교육 불평등을 줄이는 것입니다.
지역 교육 불평등은 AI의 더 넓은 사용을 요구합니다. 고등학생 1인당 월평균 사교육비(천 원), 2024년한국 교육 부문의 어려움은 AI가 도울 수 있는 기회를 제시하기도 합니다. AI 기반 가상 교사 보조는 농촌 지역의 교사 부족을 완화하여 양질의 교육 접근의 지역 격차를 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다. 동시에, AI 서비스는 더 맞춤화된 학습 경험을 제공하여 다양한 학생의 요구를 더 잘 수용할 수 있습니다. 일상적인 노동 집약적인 행정 작업을 자동화함으로써 AI는 교사가 학생들에게 맞춤형 교육 지원을 제공하는 핵심 책임에 더 집중할 수 있도록 합니다.
글로벌 AI 애플리케이션 (Global AI applications)
전 세계 교육 기관들은 교육 품질을 향상시키기 위해 이미 AI 기술을 대규모로 도입하고 있습니다. 캘리포니아 주립대학교(CSU)는 23개 캠퍼스의 46만 명의 학생과 63,000명 이상의 교직원 및 교직원에게 교육 기관에 맞춤화된 ChatGPT 버전인 ChatGPT Edu를 제공했습니다. 이 최첨단 배포는 출시 후 단 2년 만에 가치를 입증했습니다. 학생들은 맞춤형 튜터링, 학습 보조 도구, 상호 작용 학습, 그리고 AI 지원 연구에 접근할 수 있게 되었습니다. 교수진과 직원은 간소화된 행정 업무, 향상된 교육 과정 개발, 그리고 확장된 연구 지원의 혜택을 받습니다.
Cognizant는 Azure OpenAI Service와 파트너십을 맺고 핵심 교육 사업을 지원하기 위한 수학 튜터 봇을 최소 실행 가능 제품(MVP)으로 출시했습니다. 24/7 학생 지원을 제공하는 대화형 보조 도구로 설계된 이 봇은 5,000명의 학생을 대상으로 시범 운영되었습니다. 이 서비스는 설문조사에서 85%의 정확도 평가와 정확도에 대한 90%의 학생 만족도를 달성했습니다.교육자를 위해, AI 자동화는 콘텐츠 개발 효율성을 300% 증가시켜 학습 자료, 퀴즈 및 코스 생성을 가속화하는 동시에 더 높은 가치의 교육 활동을 위한 시간을 확보했습니다.
한국의 진행 중인 이니셔티브 (Ongoing initiatives in South Korea)
서울대학교(SNU)는 OpenAI와 MOU를 체결하여 고등 교육의 미래를 재편하는 주요 조치를 취했습니다. 이 MOU는 개인화된 AI 튜터의 지원을 받는 최적화된 학습 경험을 학생들에게 제공하도록 설계된 AI 네이티브 캠퍼스 설립을 가속화하는 것을 목표로 합니다. 또한, 두 기관은 생성형 AI의 사용 및 연구를 탐구하기 위해 협력할 것입니다. 이 광범위한 협력의 일환으로, 대학은 인재 개발을 육성하고 국제 노출을 확대하기 위해 만들어진 프로그램인 AI 엘리트 트랙 개발을 고려하고 있습니다.
도전 과제 및 정책 권고 사항 (Challenges and Policy Recommendations)
행동을 위한 기회의 창 (Window of Opportunity for Action)
한국은 AI 기반의 발전 시대로 향하는 중요한 기로에 서 있습니다. 한국 정부가 AI 개발을 위한 야심찬 5개년 청사진을 제시하고 민간 부문의 협력과 투자가 증가하고 있음에도 불구하고, AI 전환을 위한 국내 기반은 여전히 형성 단계에 있습니다. 국내 AI 생태계가 기술적 복잡성과 빠른 개발 속도를 따라가지 못할 경우, AI 주도 변화의 모든 이점을 확보할 수 있는 한국의 능력이 침해될 위험이 있습니다.
이러한 중대한 시점에서, 한국은 AI를 사용하여 생산성과 번영의 새로운 시대를 여는 역사적인 기회를 가지고 있습니다. AI를 핵심 산업에 내재화함으로써, 한국은 상당한 이득을 얻을 수 있습니다. AI는 한국의 전반적인 경쟁력을 높이는 동시에 포괄적인 복지와 지역 발전을 진전시킬 것입니다.
정책 목표는 한국의 기존 AI 역량을 가능한 한 빨리 확장되고 신뢰할 수 있는 운영으로 전환하는 것입니다. 이를 달성하기 위해서는 듀얼 트랙(Dual-Track) 전략이 필요합니다. 즉, 한국의 디지털 주권을 주장하는 동시에, 첨단 AI 개발업체와의 전략적 협력을 통해 기업들이 최첨단 기술에 접근할 수 있도록 보장하는 것입니다. 이러한 파트너십은 인프라 개발, 운영 성숙도 및 데이터 거버넌스에 기여함으로써 귀중한 파급 효과를 창출할 수 있습니다. 함께, 이 접근 방식은 주권과 경쟁력을 모두 강화합니다.
앞으로, 이 전략은 강력한 K-AI 생태계를 위한 토대를 마련합니다. 시간이 지남에 따라, 이는 원자력 발전소 및 스마트 시티와 같은 복잡한 프로젝트를 수출하는 데 성공했던 한국의 입증된 성공을 반영하여, 기술, 자금 조달 및 정책 지원이 묶인 모델인 **수출 가능한 "AI 국가 패키지"**로 진화할 수 있습니다. 그렇게 함으로써, 한국은 AI의 선도적인 사용자일 뿐만 아니라, 글로벌 표준 설정자이자 확장 가능한 AI 시스템의 신뢰할 수 있는 제공자로 자리매김할 수 있습니다.
AI에 대한 불평등한 접근 (Unequal Access to AI)
도전 과제: 한국 정부는 AI 개발 및 채택에 막대한 투자를 약속했지만, 이러한 노력의 혜택이 한국 경제 전반에 걸쳐 공평하게 분배되지 않을 위험이 있습니다. 한국 기업의 89%는 중소기업(SME)이지만, 이들이 AI 혁신의 물결을 탈 수 있도록 지원하는 프로그램이 부족합니다. 2024년 한국 중소기업진흥공단(KOSME)이 발표한 보고서에 따르면, 한국 중소기업의 90.9%가 AI를 도입할 계획이 없다고 밝혔는데, 이는 높은 비용, 인력 부족, 기술 복잡성에 대한 우려 때문입니다. 이는 AI 주도 성장이 대기업과 스타트업으로 제한될 위험을 초래하여, 한국 경제의 대다수를 차지하는 중소기업을 뒤처지게 만들 수 있습니다. 지연된 AI 도입은 또한 한국의 지역 균형 발전이라는 국가적 의제를 위태롭게 할 수 있습니다. AI 혜택이 수도권에 집중되어 지역 간 격차가 심화될 위험이 있습니다.
권고 사항: 지역 포괄적 AI 도입 프로그램 촉진: 정부는 지역 중소기업 및 공공 서비스에 최첨단 AI 솔루션을 도입하기 위한 포괄적인 파일럿 프로그램 및 보조금 이니셔티브를 출시해야 합니다. 이러한 프로그램은 특히 주요 산업(예: 제조업, 농업, 해운)에 초점을 맞추고, 수도권 외 지역의 대학 및 지역 센터와 협력하여 AI 역량 구축을 위한 훈련 및 기술 이전을 제공해야 합니다. 중소기업 중심의 AI-옵스(AI-Ops) 솔루션 개발 장려: 정부는 민간 부문 파트너와 협력하여 중소기업의 운영 준비 태세를 강화하는 데 필요한 AI 운영(AI-Ops) 및 데이터 관리 솔루션을 개발하도록 장려해야 합니다. 이는 소규모 비즈니스 모델에 맞춤화된 저비용, 사용하기 쉬운 AI 도구를 만들기 위한 연구 개발(R&D) 세제 혜택 및 공공-민간 협력에 자금을 지원하는 것을 포함할 수 있습니다.
상호 운용성이 없는 데이터 (Non-interoperable Data)
도전 과제: AI 모델의 학습에 있어 데이터는 핵심 자원이며, AI의 기능은 학습 데이터의 품질과 다양성에 직접적으로 비례합니다. 한국은 공공 데이터의 양은 방대하지만, 이 데이터가 여러 부처와 공공 기관에 분산되어 있고 상호 운용성이 부족하여 AI 개발을 위한 잠재력을 최대한 활용하지 못하고 있습니다. 2024년 KDI 보고서는 데이터 공유가 부처 간의 관료주의적 장벽과 데이터 공유의 법적 근거가 부족하여 심각하게 저해되고 있다고 지적했습니다. 또한, 한국의 규제 환경은 데이터 공유 및 AI 모델 학습을 위한 데이터 접근성을 개선하려는 노력에 대해 일관성이 부족하여 불확실성을 가중시키고 있습니다. 이는 '한국의 진행 중인 이니셔티브' 섹션에서 강조된 의료 및 교육과 같은 핵심 공공 부문 전반의 혁신을 둔화시킬 수 있습니다.
권고 사항: 국가 데이터 통합 로드맵 구축: 정부는 의료, 교육, 환경 및 공공 안전과 같은 중요한 영역에서 데이터 세트의 수집, 표준화 및 상호 운용성을 위한 포괄적인 5개년 국가 데이터 통합 로드맵을 개발해야 합니다. 이 로드맵에는 데이터 거버넌스 및 개인 정보 보호 프레임워크를 규정하는 데이터 공유 기본법을 제정하는 것이 포함되어야 합니다. 안전하고 윤리적인 데이터 공유 환경 조성: 데이터 익명화 및 가명화 기술의 연구 개발에 투자하고, AI 모델 학습에 사용되는 공공 및 민간 데이터 세트에 대한 안전하고 윤리적인 접근을 보장하는 신뢰할 수 있는 데이터 중개자를 설립해야 합니다.
일관성 없는 정책 지침 (Inconsistent Policy Guidelines)
도전 과제: 한국은 2025년 1월 AI 기본법을 제정하며 중요한 단계를 밟았지만, 이 법의 광범위한 원칙이 AI 개발의 빠른 속도와 씨름하는 기업 및 공공 기관을 위한 명확하고 일관성 있는 정책 지침으로 변환되어야 하는 과제가 남아 있습니다. 현재의 규제 환경은 AI의 책임 있는 사용과 관련하여 불확실성을 야기하고 있으며, 이는 AI 도입을 주저하게 만들고 국내 및 국제 투자를 저해할 수 있습니다. 명확한 지침이 부족하면 중복되거나 모순되는 부처별 규정이 생겨나 혁신을 질식시키고 규정 준수 비용을 증가시킬 위험이 있습니다. OECD 보고서에 따르면, 한국의 정책 일관성 격차는 AI 준비 지수(AIPI)의 '거버넌스' 차원 성과가 낮다는 점에 반영되어 있습니다.
권고 사항: 정책 일관성을 위한 정부 전담 조직 설립: AI 정책 개발, 조정 및 시행을 감독하기 위해 **AI 정책 및 거버넌스 위원회(가칭)**와 같은 중앙 집중식 정부 전담 조직을 설립해야 합니다. 이 조직은 AI 기본법의 핵심 원칙을 기업 및 공공 부문 채택을 위한 세부적이고 일관성 있는 시행 지침으로 해석하는 임무를 맡아야 합니다. 정책 샌드박스 및 규제 시험 환경 활용: 혁신을 저해하지 않으면서 책임 있는 AI를 위한 명확한 경로를 제공하기 위해 **규제 샌드박스(Regulatory Sandbox)**를 활용하여 AI 기본법의 잠재적인 규제를 시험하고 반복적으로 개선해야 합니다. 이를 통해 기업들은 규제 명확성 속에서 혁신할 수 있습니다.
글로벌 AI 리더십을 향하여 (Toward Global AI Leadership)
아무리 중요한 지원 정책 환경이라도 AI 리더십에서 글로벌 경쟁력을 홀로 보장할 수는 없습니다. 이 토대를 바탕으로, 국가 AI 전략의 궁극적인 비전은 국내에서 개발된 AI 모델이 글로벌 경쟁력을 갖도록 보장하는 역량을 구축하는 것이어야 합니다. 동시에, AI 분야의 글로벌 경쟁이 심화되고 있음을 감안할 때, AI 주권 추구는 한국의 핵심 산업에 대한 희생을 초래해서는 안 되며, 이들 산업의 성공은 최첨단 AI 기술의 효과적인 도입에 점점 더 의존하게 될 것입니다. 이 보고서는 한국이 듀얼 트랙(Dual-Track) 전략을 채택하여, 국내 AI 모델 개발을 발전시키는 것과 최첨단 AI 도입을 가속화하는 것, 이 두 가지 독특하지만 상호 보완적인 목표를 모두 추구해야 한다고 결론짓습니다. 이는 국가의 전반적인 AI 역량을 강화하는 데 필수적입니다.
듀얼 트랙 전략 (Dual-track strategy)
과학기술정보통신부의 다가오는 AI 실행 계획에서, 한국 정부의 AI 정책은 세 가지 주요 기둥에 기반을 둘 것입니다: 파운데이션 모델, 인프라, GPU 공급을 포함하는 독립적인 주권 AI 생태계 개발. 국가 AI 전환 촉진. 기술이 모두에게 힘을 실어줄 수 있도록 AI 혜택의 공평한 전국적 분배를 옹호.이 비전을 보완하기 위해, 정부와 집권당은 AI 개발을 저해하는 불필요한 규제를 합리화하고 공공 데이터 개방을 강화하는 데 추가로 합의했습니다.
이는 우리가 제안하는 듀얼 트랙 전략을 반영합니다. 즉, 주권 AI 기술이 계속 발전하는 동안, 확대된 공공 데이터 접근은 신속한 참여가 가능한 영역에서 글로벌 최첨단 AI 제공업체와의 협력을 촉진할 것입니다. 이 듀얼 트랙 비전은 주권 AI 생태계 개발과 최첨단 AI 제공업체와의 파트너십 구축 간의 상호 보완적인 관계를 완전히 활용해야 합니다. 기술적 주권을 강화하는 동시에, 한국 정부는 선도적인 글로벌 AI 개발업체와의 파트너십에서 오는 긍정적인 파급 효과를 극대화하고, 과도한 의존이나 전략적 취약성과 관련된 위험을 완화하는 명확한 로드맵을 수립해야 합니다.
잘 설계된 협력 프레임워크는 한국에 두 가지 전략적 기회를 제시합니다: 국가가 기술적 주권을 강화하는 동시에 협력의 최전선 영역에서 경쟁력을 유지할 수 있습니다. 글로벌 최첨단 혁신(특히 인프라, 운영 전문성, 데이터 활용)에서 오는 긍정적인 파급 효과가 주권 AI 생태계의 개발을 가속화하여, 글로벌 시장에서 한국의 전반적인 경쟁력을 향상시킬 수 있습니다. 실제로, 이 전략은 몇 가지 선택된 영역에서 파트너십을 시작하고 시간이 지남에 따라 점진적으로 확장하는 단계적 접근 방식을 요구합니다. 국가 안보에 필수적인 영역에 초점을 맞추기보다는, 글로벌 파트너십은 신속하고 영향력 있는 도입에 대한 잠재력이 강한 영역이나 획기적인 역량을 위해 최첨단 기술이 중요한 영역을 목표로 해야 합니다.
최첨단 AI 협력을 위한 제안된 전략적 부문은 다음과 같습니다:
글로벌 파트너십의 긍정적 파급 효과 (Positive spillovers from global partnerships)
선택된 영역에서 최첨단 AI 기술을 목표로 도입하는 것은 인프라 운영, 배포 관행, 데이터 거버넌스 및 비용 관리 전반에 걸쳐 긍정적인 파급 효과를 창출함으로써 한국의 주권 AI 생태계 개발을 가속화할 수 있습니다.
인프라 운영 (Infrastructure operations)
인프라 운영은 고급 AI 모델을 실행하는 데 필요한 대규모 컴퓨팅 자원 및 데이터 센터 관리를 의미합니다. 그러나 한국은 현재 도입 속도와 규모를 제한하는 GPU 및 컴퓨팅 병목 현상에 직면해 있습니다.
전략적 협력은 이러한 격차를 해소하는 데 도움이 될 수 있습니다. 주목할 만한 예는 Oracle과 같은 파트너와 함께하는 OpenAI의 대규모 AI 데이터 센터 이니셔티브인 스타게이트 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 약 400,000개의 Nvidia 차세대 GPU를 배포하고 1.2GW 이상의 전력을 공급할 예정이며, 이는 GPT-5와 같은 가장 큰 AI 모델 중 일부를 실행하기에 충분합니다. 이 프로젝트는 최전선 규모의 인프라가 에너지 최적화 및 부지 계획에서 새로운 표준을 설정하는 방법을 보여줍니다.
한국은 최근 정부, 선도적인 한국 칩 제조업체, 글로벌 AI 최첨단 개발업체가 함께하는 사상 최초의 대규모 AI 인프라 파트너십을 발표했습니다. 2025년 10월 1일, 삼성, SK, OpenAI는 서울 대통령실에서 이 대통령과의 회동 후 OpenAI의 스타게이트 이니셔티브 하에 새로운 전략적 파트너십을 발표했습니다. 이 파트너십은 "전 세계적으로 그리고 한국에서 AI 개발에 필수적인 인프라 확대를 목표로 합니다". 합의의 일환으로, 삼성전자와 SK 하이닉스는 OpenAI와의 파트너십을 활용하여 첨단 메모리 칩 생산을 확대하고, OpenAI의 최첨단 AI 모델에 동력을 공급하기 위해 월 900,000 DRAM 웨이퍼 시작을 목표로 합니다. 또한, SK 텔레콤과의 별도 파트너십은 한국에 AI 데이터 센터 설립을 모색할 것입니다. 삼성물산, 삼성중공업, 삼성SDS와의 추가 합의는 전국적으로 데이터 센터 용량을 확장할 기회를 평가할 것입니다.
이 전략적 파트너십은 기업 부문을 넘어 확장됩니다. 이러한 기업 이니셔티브를 보완하여, 과학기술정보통신부(MSIT)는 서울 수도권 외 지역에 AI 데이터 센터 개발을 모색하기 위해 OpenAI와 양해각서(MoU)를 체결했습니다. 이 이니셔티브는 균형 잡힌 지역 경제 성장을 촉진하고 전국적인 일자리 창출을 육성하려는 정부의 광범위한 정책 목표와 일치합니다.
이 파트너십은 글로벌 협력이 현지 업체의 첨단 메모리 칩 제조 역량을 신속하게 확장하는 동시에 인프라 설계에서 글로벌 모범 사례에 접근할 수 있도록 하는 강력한 예시 역할을 합니다. 한국 정부는 더 강력한 글로벌 파트너십을 위한 환경을 계속 조성해야 하며, AI 인프라 개발의 긍정적인 파급 효과가 전국적으로 광범위하게 분배되도록 보장해야 합니다. 이 성공은 한국에서 지속 가능한 AI 생태계를 구축하기 위한 토대를 마련할 것입니다.
운영 준비 태세 및 배포 (Operational readiness and deployment)
운영 준비 태세는 AI 모델이 안정적인 방식으로 대규모로 배포될 수 있도록 보장하는 시스템과 보호 장치를 의미합니다. IMF는 AI의 생산성 이점이 연구 역량뿐만 아니라 강력한 운영 준비 태세 및 거버넌스 프레임워크에도 달려 있음을 강조했습니다. 한국의 대규모 모델은 강력한 연구 결과를 보여주지만, 공공 서비스 및 산업 전반의 배포는 여전히 제한적입니다.
OpenAI와 같은 최첨단 개발업체는 표준화된 테스트, 롤백 옵션을 포함하는 단계적 출시, 실시간 모니터링, 데이터 처리 통제를 포함하여 신뢰할 수 있는 대규모 배포를 지원하는 잘 확립된 관행을 보유하고 있습니다. 이러한 방법을 채택하기 위해 최첨단 AI 개발업체와 협력함으로써, 한국은 거버넌스 역량을 강화하고, 배포 위험을 줄이며, 안전하고 효과적인 AI 도입을 가속화할 수 있습니다.
데이터 거버넌스 및 규제 샌드박스 (Data governance and regulatory sandboxes)
데이터 거버넌스는 데이터를 안전하고 유용하게 만드는 규칙을 설정하는 반면, 규제 샌드박스는 유연성을 가지고 새로운 기술을 테스트하기 위한 통제된 환경을 제공합니다. OECD는 이러한 샌드박스가 감독 하에 AI 애플리케이션을 시험할 수 있도록 하여 안전한 혁신을 가능하게 하며, 일시적인 규제 유연성을 제공하는 동시에 규제 기관이 위험을 식별하고 규칙을 더 빨리 조정하도록 돕는다고 강조했습니다.
한국 정부는 AI 도입의 촉진제로서 공공 데이터의 개방 및 공유 확대를 약속했습니다. 그러나 강력한 데이터 거버넌스 프레임워크와 구조화된 테스트 메커니즘 없이는 이러한 노력이 의미 있는 혁신을 주도하는 데 부족할 수 있습니다. 입증된 최첨단 AI 모델의 프레임워크를 샌드박스 파일럿에 통합하는 것은 데이터 가명화, 연합 학습 및 안전한 데이터 공유와 같은 관행을 개선하는 데 도움이 될 수 있으며, 책임 있는 AI 실험을 강화하고, 대중의 신뢰를 구축하며, 혁신을 위한 새로운 길을 열 수 있습니다.
결론 (Conclusion)
한국은 이제 강력한 정부 의지와 산업 준비 태세를 바탕으로 세계를 선도하는 AI 강국 중 하나로 자리매김하고 있습니다. 그러나 국가가 AI를 완전히 활용하는 능력은 도입 확장, 기술 격차 해소, 데이터 상호 운용성 개선, 규제 프레임워크 강화와 같은 시급한 과제를 얼마나 성공적으로 해결하는지에 달려 있습니다. 시의적절한 조치 없이는 이러한 장애물들이 AI 주도 변화의 모든 혜택을 포착할 수 있는 한국의 능력을 약화시킬 위험이 있습니다.
이 중대한 시점에서, 한국은 AI를 사용하여 생산성과 번영의 새로운 시대를 여는 역사적인 기회를 가지고 있습니다. AI를 핵심 산업에 내재화함으로써, 한국은 상당한 이득을 얻을 수 있습니다. AI는 한국의 전반적인 경쟁력을 높이는 동시에 포괄적인 복지와 지역 발전을 진전시킬 것입니다.
정책 목표는 한국의 기존 AI 역량을 가능한 한 빨리 확장되고 신뢰할 수 있는 운영으로 전환하는 것입니다. 이를 달성하기 위해서는 한국 디지털 주권을 주장하는 동시에, 글로벌 최첨단 AI 개발업체와의 전략적 협력을 통해 기업들이 최첨단 기술에 접근할 수 있도록 보장하는 듀얼 트랙 전략이 필요합니다. 이러한 파트너십은 인프라 개발, 운영 성숙도 및 데이터 거버넌스에 기여함으로써 귀중한 파급 효과를 창출할 수 있습니다. 함께, 이 접근 방식은 주권과 경쟁력을 모두 강화합니다.
앞으로, 이 전략은 강력한 K-AI 생태계를 위한 토대를 마련합니다. 시간이 지남에 따라, 이는 원자력 발전소 및 스마트 시티와 같은 복잡한 프로젝트를 수출하는 데 성공했던 한국의 입증된 성공을 반영하여, 기술, 자금 조달 및 정책 지원이 묶인 모델인 수출 가능한 "AI 국가 패키지"로 진화할 수 있습니다. 그렇게 함으로써, 한국은 AI의 선도적인 사용자일 뿐만 아니라, 글로벌 표준 설정자이자 확장 가능한 AI 시스템의 신뢰할 수 있는 제공자로 자리매김할 수 있습니다.
제 해석을 덧붙여보죠.
보고서가 말하는 것들
OpenAI는 한국을 "차세대 AI 강국"으로 부릅니다. 근거도 제시하죠. 삼성과 SK 같은 반도체 강자들, 세계 최고 수준의 인터넷 인프라, 높은 교육열과 디지털 리터러시. 여기에 정부가 AI를 국가 우선순위로 못 박았으니, 조건은 완벽하다는 겁니다.
특히 눈에 띄는 건 "이중 트랙 전략"이라는 제안입니다. 한쪽에선 우리만의 AI 모델을 개발하고(주권적 AI), 다른 한쪽에선 OpenAI 같은 선두 기업들과 협력해서 최신 기술을 빠르게 도입하자는 거죠. 뭔가 "독립은 하되 친하게 지내자"는 느낌?
보고서는 구체적인 협력 분야도 제시합니다:
제조업: 반도체·자동차·조선업에 AI를 접목해 생산성 향상
의료: 고령화 사회에 대응하는 AI 진료 보조
교육: AI 튜터로 지역 간 교육 격차 해소
중소기업: 서류 작업 자동화로 실질 업무에 집중
실제로 10월 1일 삼성과 SK가 OpenAI의 스타게이트 프로젝트에 합류했고, 서울대와도 MOU를 맺었습니다. 숫자로 보면 화려합니다. 한국은행은 AI가 총요소생산성을 3.2%, GDP를 최대 12.6% 끌어올릴 수 있다고 전망했거든요.
한국인이 보기엔 어떨까
공감 가는 부분부터 얘기하자면, 진단은 정확합니다. 우리 강점(반도체, 인프라, 교육열)도 맞고, 약점(중소기업 AI 접근성, 데이터 파편화, 규제 불확실성)도 맞아요. 특히 "지금이 기회의 창"이라는 표현엔 공감이 갑니다. AI 경쟁에서 2~3년만 늦어도 따라잡기 어렵다는 건 누구나 아는 사실이니까요.
교육 격차 지적도 뼈아픕니다. 2024년 기준으로 서울 고등학생의 사교육비가 지방의 거의 두 배라는 데이터는... 뭐, 우리 모두 알고 있던 불편한 진실이죠. AI 튜터가 이걸 해결할 수 있다면 정말 혁명적일 겁니다.
하지만 의구심이 드는 부분도 있습니다.
첫째, 이 보고서, 누구를 위한 건가요? OpenAI는 영리 기업입니다. "협력하자"는 말 속에 "우리 제품 쓰라"는 의도가 숨어있을 가능성을 완전히 배제할 수 없죠. 스타게이트 프로젝트도 결국 OpenAI의 인프라 확장 계획의 일환입니다. 물론 비즈니스는, 서로 win-win하도록 만드는 상호호혜적인 것이니, 일방적인 시혜성 사업은 아니죠.
둘째, "주권적 AI"와 "프런티어 협력"의 균형이 과연 가능할까요? 보고서는 둘이 상호보완적이라고 하지만, 현실에선 OpenAI 같은 거대 기업과 협력하다 보면 우리 기술 개발의 우선순위가, 상충되거나 밀릴 리스크가 없지 않습니다. 마치 "영어 공부 열심히 하면서 동시에 한글도 발전시키자"는 말처럼 들려요. 이론적으론 맞는데, 실전에선 하나에 쏠리게 되죠. 결국, 이 <따뜻한 아이스아메리카노>를 어떻게 화학적으로 만들어내냐가 정책적, 비즈니스의 묘가 되겠습니다.
셋째, 데이터 거버넌스 부분. 보고서는 "규제 샌드박스에서 의료 데이터를 가명화해서 쓰자"고 하는데... 한국 사회가 그렇게 간단히 합의할 수 있을까요? 의료 정보는 워낙 민감해서, "안전장치만 있으면 괜찮다"는 식으론 설득이 안 됩니다. 이건 기술 문제가 아니라 신뢰의 문제거든요.
넷째, 중소기업 지원책이 추상적입니다. "AI 어시스턴트를 제공하자"는 건 좋은데, 누가 비용을 부담하나요? 정부 보조금? 아니면 기업이 구독료를 내야 하나? 영세 자영업자나 소상공인들에게 "월 몇만 원만 내면 AI 비서를 쓸 수 있다"고 해도, 당장 먹고사는 데 바쁜 사람들한테는 우선순위가 아닐 수 있어요.
개인적인 생각
이 보고서의 진짜 의의는 "한국이 AI 강국이 될 수 있다"는 외부의 인정이라고 봅니다. 자화자찬이 아니라 글로벌 AI 리더가 "너네 잘할 수 있어"라고 말해주는 거니까요. 이건 생각보다 중요합니다. 국제 투자 유치나 인재 영입에서 이런 평판이 실제로 작용하거든요.
동시에 이건 압박이기도 합니다. "조건은 다 갖췄으니 이제 행동만 남았다"는 메시지죠. 실제로 보고서 곳곳에서 "urgency(긴급성)", "window of opportunity(기회의 창)" 같은 표현이 반복됩니다. "지금 안 하면 끝"이라는 거예요.
제가 보기에 한국의 현실적인 전략은 이렇습니다:
단기(1~2년): OpenAI 같은 선두 기업들과 협력해서 빠르게 배우기. 스타게이트 프로젝트 같은 걸로 데이터센터 운영 노하우 흡수하고, 서울대 MOU로 인재 교류. 이 과정에서 "뭘 모르는지 알게 되는" 게 중요합니다.
중기(3~5년): 습득한 노하우로 한국형 AI 모델 본격 개발. 의료·교육·제조업 같은 특정 분야에선 오히려 우리가 더 잘 만들 수 있는 모델이 분명 있을 겁니다. 한국어 처리, 한국 의료 시스템, 한국 교육과정에 최적화된 AI 말이죠.
장기(5년~): "AI 국가 패키지" 수출. 보고서가 언급한 대로, 원전이나 스마트시티처럼 AI 시스템을 턴키 방식으로 수출하는 겁니다. 기술+인프라+정책+교육을 묶어서요. 이건 진짜 가능성 있는 비전입니다.
다만 조심해야 할 건, "협력"이 "종속"이 되지 않도록 하는 것입니다. 삼성과 SK가 OpenAI 칩 공급사로만 남으면 안 되죠. 파트너십 과정에서 기술 이전, 공동 연구, 인재 양성 같은 실질적 이득을 챙겨야 합니다.
그리고 정부의 역할이 결정적입니다. 보고서가 지적한 대로, 규제 샌드박스 확대, 공공 데이터 개방, 중소기업 AI 접근성 지원... 이런 건 민간이 할 수 없는 영역이에요. 특히 교육 분야는 정부가 주도해야 합니다. AI 튜터를 전국 학교에 보급하고, 교사들한테 AI 활용법을 가르치고, 예산을 배정하는 건 정부 몫이니까요.
결국 중요한 건
이 보고서를 읽으면서 든 생각은, "AI 강국이 되는 건 선택이 아니라 생존"이라는 겁니다. 2024년 한국 경제성장률이 2% 정도인데, AI로 12.6% 더 키울 수 있다면 안 할 이유가 없죠. 특히 저출산·고령화로 생산가능인구가 줄어드는 상황에서, AI는 사실상 유일한 생산성 돌파구입니다. 제가 항상 미는 주제, "테스트베드 코리아", 우리는 거대한 AI시장이나 데이터공급원이 되기는 부족해도, 글로벌 테스트베드로 포지셔닝하기에 최적의 조건들을 갖추고 있죠. 오픈AI가 괜히 한국에 온 것이 아닙니다.
다만 그 과정에서 누가 혜택을 보고 누가 소외되는지, 어떤 아젠다가 우선순위에 있는지 끊임없이 물어야 합니다. 대기업만 좋아지고 중소기업은 도태되면 안 되고, 서울만 발전하고 지방은 낙후되면 안 됩니다. 보고서도 "inclusive(포용적)"이라는 수사를 여러 번 쓰는데, 이게 말뿐이 되지 않으려면 정책 설계가 정교해야 해요.
한 가지 확실한 건, 지금이 킥오프의 시점, 늦으면 정말 늦다는 것이죠. OpenAI의 이 보고서, 칭찬 반 영업 반이긴 하지만, 경고등은 확실히 켜줬습니다. 자, 이제 공은 우리 쪽으로 넘어왔습니다. 받을 건가요, 흘릴 건가요?
P.S. 보고서 전문이 궁금하신 분들은 본 OpenAI 웹사이트에서 확인하실 수 있습니다.
